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[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究

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2020/8/1 Deep Learning Digital Conference
中部大学
工学部情報工学科 准教授
山下 隆義 氏

Published in: Technology
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[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究

  1. 1. アカデミックにおけるAI/ディープラーニングの 教育と学習⽀援に関する研究 中部⼤学 ⼭下 隆義
  2. 2. ⾃⼰紹介 • ⼭下隆義 • 中部⼤学⼯学部 情報⼯学科 准教授 • 〜2014年:電機メーカー • 顔検出などのアルゴリズム研究開発 • 機械知覚&ロボティクスグループ • ロボット理⼯学科 藤吉教授と運営 • 画像認識・機械学習の研究 • 博⼠課程後期 10名(社会⼈Dr 4名) • 博⼠課程前期 21名 • 学部4年⽣ 17名 (2020年4⽉時点)
  3. 3. 研究グループの取り組み • 物体検出/セマンティックセグメンテーション • 判断根拠の視覚的説明 mprg.jp
  4. 4. 遠隔講義のサポート • 講義動画の⾃動編集 • 講師の動きに合わせて⾃動カメラワーク • 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能 映像時間:21分 ファイルサイズ:3.73GB ファイルサイズ:3.73GB → 158MB
  5. 5. 遠隔講義のサポート • 講義動画の⾃動編集 • 講師の動きに合わせて⾃動カメラワーク • 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能 • 5⽉のベストAPPに選出 https://apps.apple.com/jp/app/lecta/id1507723709T. Yokoi, H. Fujiyoshi, “Generating a Time Shrunk Lecture Video by Event Detection” , ICME, 2006.
  6. 6. 研究と教育の両⽴に向けて • 研究に関連するチュートリアル資料を公開 • 10年以上前から実施 mprg.jp
  7. 7. これまでの学内外でのAI教育 • 学部⽣ゼミナール,⼤学院講義 • 社外有料セミナー:年5-6回 • 企業内講座:年2-3回 • 電機メーカ • ⾃動⾞メーカ など • AI(特に深層学習)の基礎と演習を実施 • 「⾝に付く教育」を主眼
  8. 8. ⾝に付くAI教育 • 公開データセット・ソースコードを利⽤した実践的演習 • チーム(4−5名)ごとに精度を競う • 基礎として講義した⼿法を利⽤しても可 • ユニークなアイデアも多数⽣まれる
  9. 9. これまでの教育資源を活⽤できないか?
  10. 10. JDLAのE資格について • ディープラーニングの理論を理解し、適切な⼿法を選択して実 装する能⼒や知識を有しているかを認定する 認定プログラムの受講料が⾼い! https://www.jdla.org/certificate/engineer/より これまでの教育資源とマッチ!
  11. 11. なぜ認定プログラムを受けたか? • 学⽣が習得した知識の習熟度を測れる場を提供 • 学⽣がE資格を保有することでスキルをアピールできる • これまで作成した資料などが活⽤できる • ⼤学としてのアピールにもなる https://www.jdla.org/news/detail/20191203001/より
  12. 12. 認定プログラムの構成 • 講義と演習をセット • 2科⽬で構成 • 講義:15回 • 演習:機械学習・深層学習 • フレームワークを利⽤せず実装 • 2020#1 合格率 100% https://github.com/machine-perception-robotics-group/GoogleColabNotebooks/tree/master/JDLA_lecture_notebook
  13. 13. コロナ渦での教育 • オンライン講義が主体 • 学⽣の習熟状況の把握が困難 • 分かっている学⽣:質問をしてくる • 分かっていない学⽣:何が分からないか⾃体わからず質問なし・・ =>ドロップアウトしてしまう
  14. 14. 学習⽀援システムを活⽤した遠隔講義 • MoodleとBookRollを利⽤(九州⼤学と共同) • 講義動画を配信(5-10分/本) • なるべく⾒やすく(ログ解析しやすく) Moodleの画⾯ BookRollの画⾯
  15. 15. BookRollとは • デジタル教材配信システム • ブラウザで教材を閲覧 • 学習時のログを記録(閲覧時間,マーカ,メモなど) http://www.let.media.kyoto-u.ac.jp/project/digital-teaching-material-delivery-system-bookroll/
  16. 16. アクションログを活⽤した成績予測 • 6週⽬で90%以上の学⽣の成績を正しく予測 • アクションログをRNNに⼊⼒ F. Okubo, A. Shimada, T. Yamashita, H. Ogata, “A neural network approach for students' performance prediction”, LAK2017
  17. 17. まとめ • 中部⼤学 MPRGでの研究の紹介 • Lectaによる遠隔講義⽀援 • 中部⼤学でのAI/ディープラーニング教育 • JDLA E資格 認定プログラムの意義 • オンライン講義での学習⽀援 • アクションログからの成績予測

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